[发明专利]基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法

说明书

本发明公开了一种基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法，包括如下步骤：首先，将获取的专家语义评价值转化为有犹豫度差异的直觉模糊数，构成直觉模糊评价矩阵，其次，通过提出的改进直觉模糊熵确定属性权重，运用IFWA进行属性信息集结，得到专家的综合评价矩阵；然后，通过提出的改进直觉模糊距离确定专家权重，运用IFWA进行专家信息集结，得到各供应商的综合决策矩阵；最后采用计分函数法进行排序，然后得到各供应商的优先序，选出最优供应商。本发明方案与传统算法相比，采用改进的直觉模糊熵和直觉模糊距离分别进行属性权重和专家权重的确定，其最终排序结果更加合理，具有重要的理论意义和应用价值。

技术领域

本发明涉及多属性决策领域，尤其涉及一种基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法。

背景技术

供应商选择是采购决策中的一项重要内容，为减少决策失误，一般是由多领域专家根据产品质量、价格、服务等多个属性，共同对供应商进行评价和优选，其实质是多属性群决策问题。在群决策过程中，由于属性信息的模糊性以及专家受专业水平、实践经验和个人偏好等因素的限制，专家给出的评价信息往往具有差异性和不确定性，如果直接将其集结，则可能会对最终评价产生不合理的影响，降低评价结果的可信度。因此，合理度量评价信息的差异性和不确定性，确定属性权重和专家权重显得尤为重要。

由于模糊集能够很好地刻画客观事物的模糊本质，自从Zadeh模糊集提出以来，基于模糊集的多属性群决策问题得到了广泛深入的研究。Zadeh的模糊集只能反映是与否两方面的信息，然而由于实际问题的复杂性和信息的不确定性，加上决策者时间、精力以及对客观事物认识上的不完全性，在进行决策时往往存在一定的犹豫度，此类情形利用模糊集难以准确刻画，于是Atanasso在Zadeh模糊集理论基础上进行了扩充和发展，提出了直觉模糊集的概念。直觉模糊集通过增加一个非隶属度参数，能够很好地描述决策者对其所做判断的犹豫性和不确定性.它同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度三方面的信息，可描述非此非彼的模糊概念，进而能够更加细腻地刻画客观世界的模糊本质，合理的度量评价信息的差异性和不确定性。经过几十年的发展，直觉模糊理论得到了广泛的关注，并被用于解决不确定性建模、模式识别、故障诊断、智能计算、供应商选择决策等领域的问题。